AI:n kesyttäminen. Miten ottaa ensimmäiset askeleet AI:n soveltamiseksi liiketoiminnassasi? | AI liiketoiminnassa #119

Kuinka helppoa on kesyttää tekoäly yrityksessä? Johdanto

Vaikka tekoäly (AI) on kasvattamassa suosiotaan yritysten keskuudessa Puolassa, on edelleen monia yrityksiä, jotka eivät hyödynnä sen potentiaalia täysin. KPMG:n tutkimuksen mukaan (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html), vain 15 % yrityksistä maassamme käyttää tällä hetkellä tekoälyratkaisuja, kun taas globaali keskiarvo on 35-37 %. Samalla jopa 62 % yrityksistä, jotka ovat ottaneet käyttöön tekoälyn, eivät seuraa näiden toteutusten tehokkuutta – eli eivät tiedä, mitä vaikutusta, jos ollenkaan, niillä on ollut.

Nämä luvut osoittavat valtavan hyödyntämättömän potentiaalin tekoälyn osalta Puolan liiketoiminnassa. Toisaalta 13 % yrityksistä suunnitteli tekoälyn käyttöönottoa vuoden 2023 loppuun mennessä, mikä voisi olla merkki tulevasta hyväksymisvaiheesta tämän häiritsevän teknologian osalta. Itse asiassa yritykset näkevät lukuisia etuja tekoälystä, kuten lisääntynyttä tuottavuutta, parantunutta tuotteen ja palvelun laatua, parempaa taloudellista suorituskykyä ja vahvistunutta kilpailuasemaa.

Vaihe 1. Ymmärrä ero tekoälyn, koneoppimisen ja generatiivisen tekoälyn välillä

Jos harkitset ensimmäistä askelta tekoälyn toteuttamiseksi liiketoiminnassasi, on syytä oppia tämän teknologiryhmän perusteet. Ennen kuin voit toteuttaa tekoälyn potentiaalin liiketoiminnassasi, sinun on ymmärrettävä keskeinen ero tekoälyn (AI) laajimmassa merkityksessä, koneoppimisen (ML) ja generatiivisen tekoälyn välillä. Näitä termejä käytetään usein vaihdettavasti, mutta ne kuvaavat itse asiassa hieman erilaisia käsitteitä.

Tekoäly viittaa ohjelmoitujen koneiden, kuten tietokoneiden tai robottien, yleiseen kykyyn ‘ajatella’ ihmisten tavoin ja jäljitellä älykästä käyttäytymistä. Tekoälyjärjestelmät voivat omaksua, analysoida ja käyttää tietoa todellisesta maailmasta saadakseen uutta tietoa. Esimerkkejä tekoälypohjaisista teknologioista ovat puhe-, kuva- ja kasvojentunnistus.

Toisaalta koneoppiminen (ML) on tekoälyn alue, jossa tietokonejärjestelmät oppivat tiedoista ja tekevät päätöksiä ilman suoraa ihmisen väliintuloa. Koneoppimisen keskeinen piirre on kyky jatkuvasti parantaa itseään ja mukauttaa algoritmeja uusien syöttötietojen perusteella.

Nopeasti kehittyvän generatiivisen tekoälyn myötä, jonka päämerkki on ChatGPT:n hurja suosio, on myös tärkeää ymmärtää tämä uusi suuntaus. Generatiivinen tekoäly pystyy tuottamaan uusia tietoja, kuten tekstiä, kuvia, videoita ja ääntä tai jopa tietokonekoodia. Se tekee tämän oppimalla suurista määristä koulutustietoa. Kielenmallit, kuten ChatGPT, oppivat syöttötietojen sisäiset mallit ja säännöt ja käyttävät sitten tätä tietoa luodakseen uusia, ainutlaatuisia tekstejä, jotka muistuttavat ihmisten kirjoittamia.

Generatiivisen tekoälyn voima piilee sen joustavuudessa ja kyvyssä remixata ja synnyttää tietoa innovatiivisilla tavoilla.

Määritä liiketoiminnan tarpeet

Toinen vaihe on tunnistaa liiketoimintasi erityiset tarpeet, jotka voidaan täyttää toteuttamalla tekoälyä ja koneoppimista. Tämä prosessi alkaa perusteellisella analyysillä ja huolellisella harkinnalla useista kysymyksistä:

1. Mitkä erityiset tulokset haluat saavuttaa? Se voisi olla liikevaihdon lisääminen, toimitusketjun optimointi tai parempi asiakaspalvelu.
2. Mitkä ovat tärkeimmät esteet näiden tavoitteiden saavuttamiselle?
3. Kuinka tekoäly ja koneoppiminen voivat auttaa sinua voittamaan ne?
4. Kuinka haluat mitata tällaisen aloitteen onnistumista? On syytä suunnitella alusta alkaen, kuinka tuloksia arvioidaan, erityisesti ottaen huomioon, kuinka monet yritykset ohittavat tämän keskeisen vaiheen. Tämä voi perustua KPI:hin, suoriin taloudellisiin voittoihin tai muihin erityisesti tälle toteutukselle määriteltyihin mittareihin.
5. Millaisia tietoja sinulla jo on? Tieto on avainresurssi, jota yrityksen uudelleen toteutettu tekoäly käyttää. Kysy itseltäsi, mitä lisätietoja tarvitset hyödyntääksesi tekoälyn koko potentiaalin?

Ymmärtääksesi täysin näiden kysymysten vastaamisen arvon, tarkastellaan käytännön esimerkkiä. Kuvittele pieni tilitoimisto, joka kamppaili pitkien, manuaalisten prosessien kanssa asiakirjojen käsittelyssä. He määrittivät tavoitteensa “automaattisen kirjanpidon toteuttamiseksi prosessien nopeuttamiseksi ja tuottavuuden lisäämiseksi”.

Pääesteet olivat aikaa vievät tehtävät ja suurten asiakirjamäärien käsittely. Näiden haasteiden tarkastelun jälkeen tiimi tunnisti tekoälypohjaisen asiakirjakäsittelyn mahdollisena ratkaisuna – luonnollisen kielen käsittely (NLP) -teknologian, joka voisi automaattisesti poimia ja luokitella relevantteja taloustietoja, vähentää virheitä ja nopeuttaa prosesseja.

Vaikutuksen mittaamisen tavat olivat tässä tapauksessa asiakirjojen käsittelyn lisääminen kuukaudessa ja keskimääräisen käsittelyajan vähentäminen tilausta kohden. Oli myös tärkeää arvioida tietoresurssit – tässä tapauksessa kuittien, laskujen ja muiden talousasiakirjojen määrä, jota tarvittiin tekoälyjärjestelmien kouluttamiseen.

Tämä esimerkki havainnollistaa liiketoimintasi tarpeiden selkeän määrittelyn tärkeyttä tekoälyn toteutusprosessin alussa. Vain näin voit tunnistaa oikeat ratkaisut ja toteuttaa ne asianmukaisesti tuottaaksesi maksimaalista arvoa liiketoiminnallesi.

Lähde: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

On syytä ottaa yhteyttä työkaluihin, kuten SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) tai Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation käyttää luonnollisen kielen käsittely (NLP) -teknologiaa asiakirjojen sisällön ymmärtämisen automatisoimiseen, mikä on avain robottitehtäville ja päätöksentekoprosesseille. Kun teksti on analysoitu, järjestelmä kokoaa kerätyt tiedot ja esittää ne jäsennellyssä muodossa, valmiina käytettäväksi robottiprosessien automatisoinnissa (RPA) ja analytiikkasovelluksissa. Kehittämämme teknologian avulla on mahdollista luoda tehokkaasti malleja, jotka tulkitsevat tietoa, joka sisältyy monenlaisiin liiketoimintasiakirjoihin.

SensID Cognitive Automation mahdollistaa tietojen integroimisen erilaisista tekstilähteistä, mukaan lukien jäsennelty tieto (kuten tietokannat), puolijäsennelty tieto (kuten lomakkeet, csv, html jne.) ja jäsentämätön tieto (kuten doc, pdf jne.), tarjoten yhtenäisen näkymän tiedoista.

Microsoft AI Builder on osa Microsoft Power Platformia. Sen avulla voit luoda ja käyttää tekoälymalleja auttaaksesi optimoimaan liiketoimintaprosessejasi. Voit käyttää valmiiksi rakennettua mallia, joka on valmis moniin yleisiin liiketoimintaskenaarioihin, kuten asiakirjatunnistukseen, tai luoda mukautetun mallin, joka täyttää yrityksesi erityiset vaatimukset.

Toinen kokeilemisen arvoinen vaihtoehto on Docsumo, joka käyttää OCR:ää (Optinen merkintunnistus) asiakirjojen lukemiseen ja jota luottavat suuret yritykset, kuten PayU ja Hitachi.

Vaihe 3. Selvitä, kuinka tekoäly voi auttaa liiketoimintaasi

Kun olet tunnistanut liiketoimintatavoitteesi ja haasteesi, seuraava looginen askel on tunnistaa erityiset tavat, joilla tekoäly voi tuoda arvoa ja voittoa liiketoimintaasi. Joskus polku ei välttämättä ole ilmeinen, joten harkitse laajaa valikoimaa mahdollisia etuja.

Yksi tekoälyn keskeisistä arvotekijöistä on asiakkaille toimitettavan arvon lisääminen. Koneoppimisen ja edistyneiden tietoanalyysien avulla tekoäly voi auttaa yrityksiä ymmärtämään paremmin kuluttajien mieltymyksiä ja käyttäytymistä. Tämä mahdollistaa henkilökohtaisemman ja tyydyttävämmän ostokokemuksen.

Toinen keskeinen tekijä on tekoälyn potentiaali lisätä työntekijöiden tehokkuutta ja tuottavuutta. Automaattisesti toistuvien, aikaa vievien tehtävien avulla tekoäly voi tuottaa merkittäviä kustannussäästöjä ja antaa tiimeille mahdollisuuden keskittyä strategisempiin, luovempiin aktiviteetteihin sekä parantaa merkittävästi työtyytyväisyyttä. Itse asiassa 59 % johtotehtävissä työskentelevistä uskoo, että tekoälyn käyttö työpaikalla parantaa työtyytyväisyyttä (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Lopuksi, meidän ei pitäisi unohtaa suoria liiketoimintavoittoja, jotka usein seuraavat tekoälyratkaisujen toteuttamista. Prosessien optimoinnin, toimintojen parantamisen ja tietojen parempien hyödyntämisten avulla organisaatiot voivat maksimoida tulot ja voitot.

Lisääkö tekoäly asiakkaidesi tyytyväisyyttä? Maksimoiko se työntekijöiden tuottavuutta? Edistääkö se liikevaihdon kasvua? Jos johonkin näistä kysymyksistä on vastaus “kyllä”, niin tekoäly ansaitsee varmasti huomiotasi.

Lähde: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Vaihe 4. Arvioi omat kykysi toteuttaa tekoälyä

Ymmärtäessäsi tekoälyn valtavan potentiaalin, kohtaat nyt suurimman haasteen – arvioida ja valmistella omat organisaatiokykysi ja resurssisi uusien teknologioiden tehokkaaseen toteuttamiseen. Valitettavasti on usein merkittävä kuilu sen välillä, mitä haluamme saavuttaa ja mitä voimme todellisuudessa toimittaa annetussa ajassa ja budjetissa.

Jos näet lukuisia mahdollisuuksia käyttää tekoälyä yrityksessäsi, sinun on aloitettava rehellisellä arvioinnilla osaamisestasi ja työkaluistasi. Kysy IT-ammattilaisiltasi, että he vastaavat seuraaviin kysymyksiin rehellisesti:

• Onko meillä sisäinen kehitystiimi, jolla on oikeat taidot räätälöidyn tekoälyratkaisun rakentamiseen alusta alkaen?
• Jos ei, pitäisikö meidän harkita valmiin tekoälytuotteen ostamista ulkoisilta toimittajilta?
• Vai olisiko kustannustehokkaampaa strategisesti sitoutua kokeneeseen ulkoiseen kumppaniin kehittämään yhdessä ratkaisua, joka on räätälöity tarpeisiimme?

Sisäisten resurssien puutteen vuoksi paras ratkaisu saattaa olla ulkoistaa tekoälyn toteutusprojekti kokonaan erikoistuneelle ulkoiselle yritykselle. Riippumatta siitä, minkä polun valitset, hyvä ensimmäinen askel on tutkia perusteellisesti markkinoilla saatavilla olevia tekoälyratkaisuja ja arvioida, voisiko jokin niistä täyttää organisaatiosi nykyiset tarpeet. Valmiin tuotteen ostaminen voi olla kustannustehokkaampi vaihtoehto kuin rakentaminen alusta alkaen.

Muista, että tekoälyn integrointi on erilaista kuin tyypillinen uuden ohjelmiston toteuttaminen. Se vaatii asiantuntemusta koneoppimisessa, suurten tietomäärien käsittelyssä ja edistyneissä algoritmeissa. Jos organisaatiollasi ei ole tätä asiantuntemusta, yhteistyö ulkoisten asiantuntijoiden kanssa voi olla väistämätöntä projektin onnistumismahdollisuuksien maksimoimiseksi.

Vaihe 5. Harkitse asiantuntijan konsultointia

Huolimatta innostuksesta tekoälyteknologiaa kohtaan, monet johtajat pelkäävät edelleen ottaa ensimmäisiä askelia organisaatiossaan olevien taitojen puutteen vuoksi. Jos olet yksi heistä, harkitse asiantuntijakonsultin tai ulkoisen yrityksen tuomista.

Tekoälyjärjestelmien rakentaminen on merkittävästi erilaista kuin tyypillisten liiketoimintasovellusten kehittäminen. Se on erittäin erikoistunut asiantuntemusalue, joka vaatii edistyneitä taitoja koneoppimisessa, luonnollisen kielen käsittelyssä, syväoppimisessa ja suurten tietomäärien analysoinnissa.

Esimerkiksi tekoälyvirtuaaliassistentin luominen, joka voi tehokkaasti kommunikoida asiakkaiden kanssa, vaatii paitsi vankkaa full-stack-perustaa myös luonnollisen kielen käsittelyteknologiaa ja generatiivista tekoälyä.

Jos tiimiltäsi puuttuu tällaisia erikoistuneita taitoja, voi olla järkevämpää etsiä apua ulkopuolelta. Erikoistuneet tekoälykonsultointiyritykset ja -toimistot voivat tarjota paitsi asiaankuuluvaa asiantuntemusta ja kokemusta myös todistettuja prosesseja ja parhaita käytäntöjä, jotka lisäävät aloitteidesi onnistumismahdollisuuksia.

Tietenkin ulkoisten asiantuntijoiden palkkaaminen tuo mukanaan lisäkustannuksia. On kuitenkin tärkeää muistaa, että tekoälyn väärä toteuttaminen voi johtaa vielä suurempiin taloudellisiin menetyksiin virheiden, seisokkien ja korjaustarpeiden vuoksi. Tai yksinkertaisesti koko järjestelmän toimintahäiriöön, joka ei suorita sille asetettuja tehtäviä. Siksi yhteistyö asiantuntijoiden kanssa on usein järkevä investointi, joka voi säästää aikaa ja rahaa pitkällä aikavälillä.

Lähde: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Tekoälyn kesyttäminen – yhteenveto

Tekoälyn toteuttaminen yrityksessä on epäilemättä vakava ja haastava yritys, mutta se on myös valtava mahdollisuus liiketoiminnan muutokseen ja kasvuun. Se avaa oven lukemattomille mahdollisuuksille tehokkuuden lisäämiseksi, prosessien optimoinniksi ja suuremman arvon tuottamiseksi asiakkaille.

Kuten olemme jo nähneet, monet yritykset ympäri maailmaa – pienistä yrityksistä suuriin yrityksiin – käyttävät menestyksekkäästi tekoälyä tylsien tehtävien automatisoimiseen, suurten tietoaineistojen analysoimiseen ja parempien päätösten tekemiseen faktojen perusteella.

Tietenkin, kuten minkä tahansa vakavan liiketoiminta-aloitteen kohdalla, tie onnistuneeseen tekoälyn toteuttamiseen on yksityiskohtainen suunnittelu ja todistettujen periaatteiden noudattaminen.

Tekoälyn toteuttaminen on iteratiivinen prosessi. Siksi on parasta aloittaa pienellä pilottiprojektilla, suorittaa testejä ja kerätä palautetta. Tämän perusteella on helpompaa tehdä päätöksiä lisäkehityksestä tai säädöksistä. Älä myöskään unohda avaintekijää – tietoa. Mitä enemmän laadukasta tietoa syötät tekoälyjärjestelmiisi, sitä paremmin ne oppivat ja toimivat.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.